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日常環境で人と共生するロボットの実現には，ユーザや状況に適応したコミュニケーションが重要となる．本研究では，物体の名称や動作などの実世界知識を学習可能なロボット対話フレームワークの確立を目指す．今年度はロボット対話技術のクラウド化と，一般公開を行った．
（１）ロボット対話技術のクラウド化：音声コミュニケーション可能なロボットにおいては，ロボット上の計算機によって音声処理が行われることが多い．しかしながら，そのようなスタンドアロン型の機構では，高精度な音声認識や高品質な音声合成が難しい．そこで本研究では，ロボット向けのクラウド型音声認識・合成ツールキットrospeexを開発した．rospeexの音声認識部は，前年度にロボカップ＠ホームタスクを用いて実証実験を行ったモジュールを拡張したものである．また，rospeexの音声合成部には，前年度に開発した非モノローグ音声合成技術を用いている．
（２）クラウド型音声コミュニケーションツールキットrospeexの公開：サービスロボットの開発では，開発コストを抑えられることからRTミドルウェアやROS（Robot Operating System）などのミドルウェアの利用が一般的になりつつある．しかしながら，ミドルウェアに対応した音声対話モジュールはスタンドアロン型を前提としたものが多い．そこで，研究コミュニティ全体の開発スピード向上に貢献するために，rospeexを無料かつ認証不要で公開した．クラウド型音声合成のみのユーザも合わせて，半年間で3000ユニークユーザを達成した．これらの実ユーザの利用を分析し，実用的に十分な速度で音声認識・合成処理が実行できることを確認した．
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